研究论文

Detecting Anomalous Data in the Marketing of Automobile Brands

V. A. Deryugina, Vasilii Mosin, В. Н. Козловский, Брачунова Ульяна Викторовна

Samara State Technical University

来源Russian Engineering Research

年份2025

DOI10.3103/s1068798x2570203x

原文https://doi.org/10.3103/s1068798x2570203x

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The MCCP method (modeling, calibration, challenge, production) may be used to detect anomalous values in data on the basis of a structured approach, with several stages. The method is formulated as an algorithm and tested on view data for video content on several popular video hosting sites.

逐年被引趋势

暂无年度引用数据

关键指标

被引次数 · OpenAlex

0.00

领域内被引倍数
同类平均 = 1

前 78%

引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型

参考文献

Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。

AI 辅助阅读

依据：摘要

论文问答

当前基于摘要回答

可就本文提问；依据不足时会说明。

学术脉络

学科主题

计算机 / AI

Anomaly Detection Techniques and Applications

Advanced Statistical Methods and Models · Benford’s Law and Fraud Detection

参考文献 0

暂无参考文献明细

引用本文 -

暂无引用本文的记录

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Detecting Anomalous Data in the Marketing of Automobile Brands

V. A. Deryugina, Vasilii Mosin, В. Н. Козловский, Брачунова Ульяна Викторовна

Samara State Technical University

来源Russian Engineering Research

年份2025

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